基于动态特性描述的变量加权型分散式故障检测方法

钟凯韩敏韩冰

摘要：

现代工业生产过程往往具有复杂的动态特性:不同测量变量间会存在不同的时序相关性,且变量间的相互影响会反映在不同的采样时刻上.现有的动态过程监测模型往往不能充分挖掘变量间的动态特性,其故障检测效果也有待进一步提高.在此背景下,本文提出一种基于动态特性描述的变量加权型分散式故障检测方法.利用最大相关最小冗余(Minimal redundancy maximal relevance,mRMR)算法更准确地描述动态过程变量间的相关性关系,并利用该相关性的值对原始增广矩阵进行加权处理,且不同延迟变量对当前测量值的影响大小就通过权值来体现,因此能更加全面地刻画该测量值的动态特性.最后建立一种融合mRMR算法,贝叶斯…展开v

关键词：主成分分析;故障检测;最大相关最小冗余;加权型分散式方法

所属期刊栏目：47

资助基金：国家自然科学基金61773087

在线出版日期：2021-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2205-2213